MATLAB
实现基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（
GA-HIDMSPSO
）优化DBSCAN
密度聚类的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，如何有效地从海量数据中提取有价值的信息已成为一个重要研究领域。数据聚类技术作为数据挖掘中的一种核心技术，广泛应用于图像处理、文本挖掘、社交网络分析等多个领域。然而，传统的聚类算法往往依赖于静态的聚类模型，无法有效应对数据集的动态变化以及噪声的影响。特别是在面对高维度数据时，聚类的效果常常不尽如人意。
为了解决这些问题，密度聚类算法（如
DBSCAN
）因其能够自动识别噪声点并适应任意形状的聚类结构而成为一个热门的研究方向。然而，
DBSCAN
算法对于参数的选择十分敏感，尤其是邻域半径（
eps）和最小样本数（
min_samples
）。这使得
DBSCAN
在不同数据集上的应用效果有较大的波动。针对这一问题，粒子群优化（
PSO）和遗传算法（
GA）作为优化算法被提出，利用它们的全局优化能力来调节
DBSCAN ...